Neo4j 利用 AI 助力數據庫創新增長

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數據庫初創公司Neo4j擁抱AI以促進增長

要實現人工智能，必須在大量數據之間建立連接。這就是圖形數據庫等技術發揮作用的地方。

圖形數據庫比傳統數據庫更擅長處理快速變化、相互關聯的數據，因為傳統數據庫是為了存儲嚴格結構化的信息而設計的。當然，為了使圖形數據庫發揮作用，還需要進行管理。許多公司提供相關產品，但其中一個較大的供應商是Neo4j。

Neo4j的起源可以追溯到2000年代初，當時其創始人Emil Eifrem、Johan Svensson和Peter Neubauer發現了傳統數據庫技術的問題。這三人開發了一個原型，最終成為了Neo4j，即公司的同名圖形數據庫管理軟件。

“我們在2000年飛往孟買的航班上構思了第一個屬性圖形數據庫的想法，”Eifrem告訴TechCrunch。“我們在一張餐巾紙上草擬了它——我希望我還能擁有那張餐巾紙，但可惜它已經不見了。”

Neo4j於2007年在瑞典成立，當時Eifrem、Svensson和Neubauer都在那裡。2011年，該公司搬遷至硅谷以籌集風險資金。

如今，Neo4j的軟件使企業能夠構建、協調和部署圖形數據庫。像其他圖形數據庫一樣，Neo4j的數據以節點、關係和屬性存儲。節點包含有關實體的信息，例如人或產品；關係描述節點之間的連接；屬性則為節點和關係添加更多細節。

Neo4j的圖形數據庫為AI提供支持

Neo4j的圖形數據庫能夠以類似於現實世界實體之間的連接方式查詢數據，這對於AI來說是一個好處。圖形數據庫中的數據以“知識圖”形式表達，為AI提供了上下文，從而影響其輸出。

隨著AI的興起，Neo4j在其所謂的“GraphRAG”技術上進行了大量投資，該技術使AI能夠從外部來源檢索數據。GraphRAG使用知識圖來表示文檔中的數據及相關元數據，在某些情況下提高了AI的性能。

Neo4j還引入了新的向量搜索功能，這些功能根據具有相似特徵的項目捕捉數據庫中的關係。向量搜索對於需要搜尋相似文本或文件、提供建議或識別廣泛模式的AI來說非常有用。

對AI支持能力的增加關注為Neo4j帶來了可觀的回報。該公司表示，其收入已超過2億美元，較三年前翻了一番，並將在“未來幾個季度”實現正現金流。

根據Cupole Consulting Group的報告，Neo4j在圖形數據庫市場中佔有44%的份額，並且有84%的《財富》100強企業是其客戶，包括IBM和沃爾瑪。該公司計劃在明年為其平台添加更多AI功能。

“企業越來越關注AI能為他們的組織做什麼——但AI的結果需要對普通人（包括建設者、審計員和監管者）來說是準確的、透明的和可解釋的，”Eifrem說。“我們的技術幫助組織更快、更高效地實現成功的生產部署。”

Neo4j目前估值22億美元，擁有800名員工和1700名客戶，最終打算上市。但目前，它專注於增長。該公司最近從Neotus Partners獲得5000萬美元的資金，以“增強其資產負債表”。（截至目前，Neo4j已籌集約5.5億美元的風險資本。）

即使Neo4j需要幾年時間才能上市，圖形數據庫行業仍可能保持強勁。根據Grand View Research的報告，圖形技術市場到2030年將達到158億美元。Gartner預測，到2025年，80%的數據和分析創新將使用圖形技術。

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在這篇文章中，我們看到Neo4j如何利用AI技術來促進其業務增長，這反映了當前科技界對於數據處理方式的根本變革。隨著AI技術的迅速發展，企業需要更靈活和高效的數據管理工具，以適應不斷變化的需求。Neo4j的成功不僅是其技術的優越性，還是其對市場需求敏銳洞察的結果。這告訴我們，未來數據管理的趨勢將更加依賴AI技術，而這也為相關企業提供了新的商機。

以上文章由特價GPT API KEY所翻譯及撰寫。而圖片則由FLUX根據內容自動生成。